如何构建Halcon中的仿射变换矩阵？
摘要：构建仿射变换矩阵 vector_angle_to_rigid 作用：获取刚性变换的变换矩阵 算子签名：vector_angle_to_rigid( Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 :
构建仿射变换矩阵
vector_angle_to_rigid
作用：获取刚性变换的变换矩阵
算子签名：vector_angle_to_rigid( Row1, Column1, Angle1, Row2, Column2, Angle2 : HomMat2D)
输入参数：
Row1, Column1（输入控制）：旋转中心坐标（图像坐标系）
Angle1 (输入控制) : 初始角度（弧度制）
Row2, Column2（输入控制）：目标位置 的参考点（通常与旋转中心相同）
Angle2 (输入控制) : 目标旋转角度（弧度制）
输出参数：
HomMat2D（输出对象）：生成的刚性变换矩阵（3×3）
// 将图像绕中心(256,256)旋转30度（无平移）
HTuple centerRow = 256, centerCol = 256;
HTuple angle1 = 0, angle2 = rad(30); // rad()将角度转弧度
HhomMat2D homMat;
vector_angle_to_rigid(centerRow, centerCol, angle1,
centerRow, centerCol, angle2,
&homMat);
刚性变换矩阵由旋转和平移构成，矩阵形式为：
\[HomMat2D =
\begin{bmatrix}
\cos(\theta) & -\sin(\theta) & T_x \\
\sin(\theta) & \cos(\theta) & T_y \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\]
vector_to_similarity
作用：获取包含旋转、平移和各向同性缩放的相似变换矩阵
算子签名：vector_to_similarity(Px, Py, Qx, Qy, HomMat2D)
输入参数：
Px, Py（输入参数）：源点坐标（元组）
Qx, Qy (输入参数) : 目标点坐标（元组）
输出参数：
HomMat2D（输出对象）：生成的相似变换矩阵（3×3）
最少点对：
相似变换：2对点（4自由度）
// 将图像绕中心(256,256)旋转30度，再缩放2倍
HTuple centerRow = 256, centerCol = 256;
HTuple angle1 = 0, angle2 = rad(30); // rad()将角度转弧度
HTuple scale = 2; // 缩放因子
HTuple Px = centerRow, Py = centerCol; // 原点坐标
HTuple Qx = centerRow + 256*scale, Qy = centerCol + 256*scale; // 目标点坐标
HhomMat2D homMat;
vector_to_similarity(Px, Py, Qx, Qy, &homMat);
相似变换矩阵形式：
\[HomMat2D =
\begin{bmatrix}
s & 0 & 1 \\
0 & s & 1 \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
1 & 0 & T_x \\
0 & 1 & T_y \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
\cos(\theta) & -\sin(\theta) & 0 \\
\sin(\theta) & \cos(\theta) & 0 \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
s\cos(\theta) & -s\sin(\theta) & T_x \\
s\sin(\theta) & s\cos(\theta) & T_y \\
0 & 0 & 1
\end{bmatrix}
\]
// 源点：P1(100,100), P2(200,100)
HTuple Px, Py, Qx, Qy;
Px.Append(100); Px.Append(200); // Px = [100, 200]
Py.Append(100); Py.Append(100); // Py = [100, 100]